在这个数字化时代，我们每天都会接触到大量的文本信息，比如社交媒体上的帖子、评论或者新闻文章等。如何快速准确地比较这些文本之间的相似性成为了亟待解决的问题之一。这时候，余弦相似度算法就显得尤为重要了！🌟

余弦相似度是一种衡量两个非零向量之间角度的统计方法，在文本分析中被广泛用于评估文档或字符串之间的相似性。它的取值范围从-1到1，其中1表示完全相同，0表示没有关联，而-1则意味着完全相反。🎯

那么，如何计算字符串的余弦相似度呢？首先，我们需要将字符串转换成向量形式，这通常通过词袋模型或TF-IDF（词频-逆文档频率）来实现。接着，利用公式计算这两个向量之间的夹角余弦值。这个过程就像在一张巨大的地图上找到两个地点之间的最短路径一样精准。🗺️

掌握这项技能，你就能轻松应对文本相似性比较的任务啦！无论是学术研究还是日常应用，都能大展身手！📚💼

文本分析 余弦相似度 字符串比较